import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成一些随机数据
np.random.seed(0)
x = 2 * np.random.rand(100, 1)
y = 4 + 3 * x + np.random.randn(100, 1)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(x, y)

# 输出模型的参数
print(f"斜率 (w): {model.coef_[0][0]}")
print(f"截距 (b): {model.intercept_[0]}")

# 预测
y_pred = model.predict(x)

# 可视化拟合结果
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, y_pred, color='red')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Linear Regression Fit')
plt.show()













import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 生成一些随机数据
np.random.seed(0)
x = 2 * np.random.rand(100, 1)
y = 4 + 3 * x + np.random.randn(100, 1)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(x, y)
# 计算模型得分
score = model.score(x, y)
print("模型得分:", score)